최근 IT산업 기술의 발전으로 U-City가 전국적으로 추진되는 가운데 유비쿼터스를 효과적으로 구현하기 위해 도시 구성요소 표현 매체인 수치지도(map)와 위성영상, 인터넷 가상세계구현 표준 언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)를 이용하여 현실세계의 U-City를 그대로 모사한 3차원 3D-가상도시 개념을 정립하였다. 가상도시(V-City)에서는 USN기반의 수많은 데이터베이스 자료와 지능형 서비스정보를 언제 어디서나 상황인지 하기 위하여 실시간 유, 무선 통신 네트워크와 연계시킨 가상도시 개념을 통해, 방대한 양의 유비쿼터스 정보와 서비스를 효율적으로 제어, 처리하기 위한 HTML 자바 애플릿과 인터페이스를 제공하는 EAI(External Authoring Interface)방식을 채용하여 RFID/USN으로 구축된 도시 생활정보를 효율적으로 연동시킴으로써 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 생활서비스를 구현하는 전 세계 공간 위치 개념의 GPS, LBS, 내비게이션 시간개념의 RTLS와 함께 4차원개념의 유비쿼터스 가상도시(U&V-City) 시스템을 제안하였다.
최근에 무선 인터넷과 이동 컴퓨팅 기술이 발전하고, 휴대 전화, PDA와 같은 이동 단말기가 보편화됨에 따라 사용자의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)가 다양한 분야에서 제공되고 있다. 모바일 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 모바일 장치에서 대용량의 공간 데이타를 신속하게 처리하고 효과적으로 관리하기 위한 공간 MMDBMS(Main Memory Database Management System)가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 PC용 MMDBMS인 HSQLDB를 확장하여 모바일 장치에서 공간 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 공간 MMDBMS를 설계 및 구현하였다. 공간 MMDBMS는 OGC의 공간 데이타 모델을 따르며, 공간 데이타 특성에 적합한 압축 기법인 산술 코딩 기법을 제공하고, 모바일 장치에 적합한 MBR 압축 및 해슁 기법을 이용한 공간 인덱스를 지원한다. 그리고, 모바일 장치의 낮은 성능의 프로세서에서 공간 데이타 디스플레이 기능을 제공하고, 모바일 장치와 디스크 기반 GIS인 ZEUS 사이에서 공간 데이타 import/export의 성능 향상을 위한 데이타 캐쉬 기능을 지원한다.
최근 무선통신망의 발전에 따라 무선 인터넷 시장이 빠르게 성장하면서 이동성을 기반으로 하는 서비스에 대한 관심이 고조되고 있다. 그리고 휴대폰과 PDA(Personal Digital Assistants), MET(Mobile Data Terminal)와 같은 휴대용 단말기의 사용이 일반화된 가운데 GPS(Global Positioning System)를 기반으로 하는 서비스들도 점차적으로 보편화되어 가고 있다. 이러한 변화에 따라 이동성을 지원하는 무선 단말기를 기반으로 한 Mobile GIS 환경에서의 위치 정보 활용은 큰 관심을 불러일으키고 있으며, 또한 이러한 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)의 기술개발이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 전력설비 고장복구업무에 LBS를 적용하기 위해 차량에 장착하는 MDT에서 모바일 지도 서비스가 가능한 Compact형 GIS 엔진을 설계하고 구현한 결과를 제시한다.
최근 LBS(Location Based Service) 및 텔레매틱스 응용의 효과적인 지원을 위해, 도로, 철도와 같은 공간 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 수행중에 있다. 공간 네트워크 데이터베이스 연구는 지리 정보의 교환 표준으로 제시된 GML(Geographic Markup Language)을 지원하는 연구가 필수적이다. 기존 XML 저장스키마는 공간지리정보 표현에 적합하지 않기 때문에, 본 논문에서는 공간 지리정보를 포함한 GML을 저장하기 위한 새로운 저장스키마를 제안한다. 아울러 제안하는 저장 스키마의 효율성을 평가하기 위해 디스크 기반 및 메모리 기반의 하부 저장 시스템을 통해 성능평가를 수행한다.
최근 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동 객체의 위치를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS:Location Based Service)가 발전되고 있다. 위치 기반 서비스에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 그 변화량이 방대하게 증가되기 때문에 대용량 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 데이터베이스 시스템은 하나의 서버가 모든 처리를 담당하므로 동시 사용자 수가 제한되고, 사용자의 수가 증가할수록 성능이 저하된다. 특히, 사용자 질의의 급증에 대해 유연하게 대처하지 못해 시스템이 정지하여 서비스를 제공하지 못하게 된다. 본 논문에서는 대량의 데이터를 관리하고, 사용자 질의가 급증하여도 서비스가 계속되는 GMS/Cluster를 제안한다. 제안한 GMS/Cluster는 비공유 데이터베이스 클러스터로 독립적으로 질의를 처리할 수 있는 노드와 노드들의 묶음인 그룹으로 구성된다. GMS/Cluster는 분할 정책의 사용으로 대량의 데이터를 효율적으로 관리하여 성능이 향상되고, 복제 정책의 사용으로 서비스를 하던 노드가 정지되어도 복제본을 가진 노드가 대신 서비스를 하여 가용성이 높아지며, 서비스를 중지하지 않고 실시간으로 온라인 확장을 하여 급증하거나 접근 패턴이 변경하는 사용자 질의에 대처할 수 있다.
Recently GPS has been playing an increasingly important role in geodesy and positioning, for example, car navigation system, surveying, ITS(intelligent transport systems), LBS(Location Based Service) and so on. For telematics application, reception conditions of GPS signal are important. In some situation, such as in areas between buildings, metropolitan areas or areas with large skyscraper complexes, there are situations whereby the satellite signal is seriously restricted by various obstacles. Before the signal arrives at the receiver, it may be blocked, reflected, delayed, attenuated or scattered by terrestrial obstacles such as buildings. In this paper, we present satellite imagery data for telematics application. Therefore, for propriety of this studies, we made a GPS satellite visibility experiments in Bun-Dang on same time. This paper describes an approach to calculate building level using 0.6m, 1m, 6.6m resampling aerial polo imagery in stead of the satellite imagery and make a comparative study of accuracy. This paper tests the simulation of GPS signal using the building level.
As the use of vehicle route application and LBS(location based service) are fast grew, the importance of maintaining road network data is also increased. To maintain road data accuracy, we can collect road data by driving real roads with probe vehicle, or using digital image processing for the extraction of roads from aerial imagery. After compare the new road data to current database, we can update the road database, but that job is mostly time and money consuming or can be inaccurate. In this paper, an updating method of using GPS(global positioning system) enabled cell phone is proposed. By using GPS phone, we can update road database easily and sufficiently accurately.
최근 이동통신 기술의 급격한 발전과 PPC(Pocket PC), 노트북 등의 휴대단말기의 보급 확산에 따라 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)가 주요한 응용분야고 부상하고 있다. 위치 정보에 대한 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있지만, 대부분 제공되는 서비스는 현재 사용자의 위치에 기반한 정적인 서비스를 제공하는 초보적인 단계에 있다. 이동경로는 사용자의 성향이나 상태를 반영하기 때문에 사용자의 이동패턴을 예측하거나, 사용자의 현재 상태를 추론하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이동패턴에 따른 사용자의 의도를 예측하여 개별화 된 서비스 제공을 위해, RSOM(Recurrent Self Organizing Map)과 마르코프 모델을 단계적으로 구성하여 사용자의 이동패턴을 모델링하는 방법을 제안한다. 실제 연세대학교 캠퍼스 내에서 실제 대학원생의 생활을 모델로 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수집하여. 이동패턴을 모델링하고 개별화된 서비스를 제공함으로써 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
무선 통신 기술의 발달로 사용자의 이동성이 제공되기 시작하면서 위치기반서비스(LBS: Location Based Service)가 부각되었다. 서비스의 예로 공공안전 서비스, 위치추적 서비스, 항법 서비스, 정보제공 서비스 등 부가가치가 높은 서비스들이 많이 있는데, 이러한 서비스를 개발하려면 필수적으로 사용자의 위치를 파악해야 한다. 옥내 측위 방법으로 여러가지가 실험되고 있는데, Fingerprint 방법이 일반적으로 가장 정확도가 높다. 기존의 Fingerprint 방식에는 K-NN 방법과 Bayesian 방법이 소개되었는데, 결정 트리를 이용한 방법은 효율성이 기존의 K-NN이나 Bayesian 방법보다 뛰어나게 좋음에도 불구하고 적용한 사례가 없다. 그래서 본 논문은 결정 트리를 이용하는 방법을 제안한다. K-NN 및 Bayesian 방법과 제안하는 방법을 비교 분석한 결과와 제안하는 방법의 실험 결과도 보인다.
컴퓨터와 무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location based Service)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 이와 같은 서비스들은 이동체들이 일정 주기를 가지고 자신의 정보를 서버로 전송하는데 이는 많은 디스크 입출력을 요구하게 된다. 그러므로 이동체 데이터에 대하여 다중 디스크를 이용한 병렬 입출력이 요구되고 있다. 그러나 기존의 디클러스터링 방법은 시간 도메인을 고려하지 않거나 공간 관련성만을 고려하여 디클러스터링을 하므로, 하나의 디스크에 특정 이동체의 궤적이 집중 되는 문제점이 있다. 이 문제점은 디스크의 병목현상으로 인한 느린 응답시간과 낮은 처리율의 결과를 발생시킨다. 그러므로 이동 객체의 빠른 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다중 디스크 기반의 시스템에서 이동 객체에 대한 영역질의시 빠른 응답시간과 높은 처리율물 얻기 위하여 새로운 디클러스터링 기법을 제시한다. 이동체 데이터의 궤적 MBB중 공간 좌표로부터 Predefined Disk를 생성하고 PDT-Proximity를 이용하여 시간 도메인을 고려하는 방법이다. 위와 같이 이동 객체의 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 방법으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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